RM182X M.2 Module d'accélérateur d'intelligence artificielle RM1820MC0 RM1828MC0 Rockchip 20TOPS Module d'inférence LLM
Détails de produit
Module d'accélérateur RM182X M.2 AI
,Module d'inférence du LLM de Rockchip
RM182X M.2 Module d'accélérateur d'intelligence artificielle RM1820MC0 RM1828MC0 Rockchip 20TOPS Module d'inférence LLM
La série RM182XMC0 est constituée de modules de co-processeur IA de haute performance de Rockchip, y compris
RM1820MC0 (pour les LLM 3B) et RM1828MC0 (pour les LLM 7B).
avec communication PCIe2.1, le facteur de forme compact de 22×80 mm permet une intégration facile dans le bord et
les appareils embarqués avec un minimum d'effort de conception de la carte de base, accélérant le développement de votre produit IA.
Fournissant jusqu'à 20 TOPS @INT8 IA puissance de calcul,le module prend en chargeLe numéro d'identifiant de l'entreprise
Les types de données INT16 / FP8 / FP16 / BF16 pour l'inférence LLM localeet des tâches de vision automatique.
Il est livré avec une DRAM embarquée à haute bande passante: 2,5 Go pour RM1820MC0 et 5 Go pour RM1828MC0.
Les modèles traditionnels préadaptés comprennent les séries Qwen2.5 / Qwen3, FastVLM, MobileNet, ResNet50V2,
YOLOv5s, YOLOv6s, YOLOv8s et plus encore.
RKNN3 Runtime API et RKNN3 Model Zoo pour la conversion, le déploiement et la validation rapide des modèles.
Puissance d'entrée: 3,3 V de la fente M.2 plus une alimentation supplémentaire de 12 V. Différente puissance et performance de latence
sont disponibles en mode d'économie d'énergie ou en mode de fonctionnement standard pour l'inférence de grands modèles.
En tant que fabricant d'origine, nous offrons un soutien technique et des services de personnalisation pour les intégrateurs de systèmes
et les développeurs de solutions d'IA.
Caractéristiques essentielles
1. Module de coprocesseur d'intelligence artificielle Rockchip RM182X, 20 performances de calcul TOPS@INT8
2. Deux variantes: RM1820MC0 prend en charge jusqu'à 3B LLM; RM1828MC0 prend en charge jusqu'à 7B LLM
3. M.2 Interface clé-M via PCIe2.1, taille compacte de 22×80 mm, intégration matérielle simple
4DRAM à large bande passante intégrée: 2,5 Go (RM1820MC0) / 5 Go (RM1828MC0)
5Support de précision multiple: INT4 / INT8 / INT16 / FP8 / FP16 / BF16
6Compatible avec les LLM de la série Qwen, YOLO, MobileNet, ResNet et autres modèles d'IA
7. La pile complète de logiciels: RKNN3 Toolkit, API de temps d'exécution, exemples de déploiement du modèle Zoo
8- Nécessité de double alimentation: 3,3 V (slot M.2) + entrée de puissance externe de 12 V
Scénarios d'application
Définition de l'extrémité du modèle de grande langue local
Visions mécaniques intégrées et détection d'objets
Mise à niveau de la boîte de calcul Edge AI / de la passerelle AI
Équipements industriels intelligents et terminaux d'IA sur place
Solutions intégrées de l'IAoT, projets de développement secondaires
Enquête
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